1.4.4 Context 管理技巧
Context 基础概念
Context = AI 能看到的所有背景信息。
包括当前和之前的对话内容、提供的代码文件、AI的回复以及项目历史信息。Context的质量直接影响AI的协助效果。
每个AI模型的记忆容量有限：
- GPT-4：约2.5万字（一篇长文章）
- Claude 3：约15万字（一本小册子）
- 新模型：容量更大
超出限制会导致AI"忘记"早期内容，造成理解偏差。
三层Context管理体系
即时Context（当前对话层）
目标：让AI准确理解当前任务需求
核心技巧：
- 重要信息优先放在对话开头或结尾
- 使用具体示例说明问题，避免模糊表述
- 提供错误详情而非简单描述
示例对比：
❌ 模糊："这个功能有问题"
✅ 具体："点击'保存'按钮后页面无反应，控制台显示'Cannot read property 'value' of null'"中期Context（项目状态层）
目标：让AI掌握项目整体进展情况
关键信息：
- 项目核心功能和开发进度
- 已知问题和限制条件
- 技术栈选择和架构决策
维护方法：定期总结项目状态，记录重要决策原因，保持信息实时更新。
长期Context（项目历史层）
目标：为长期项目提供发展连贯性
档案内容：项目初始需求、关键架构决策、用户反馈调整、版本迭代记录。
实用Context管理策略
对话管理技巧
任务启动时重置Context（30秒完成）：
项目：记账应用（已完成基础记账和统计）
当前任务：添加预算管理功能
技术栈：React + Node.js
问题：[描述具体问题]定期对话总结（每10-15轮对话）：
已完成功能：
1. 用户登录注册
2. 收支记录功能
3. 基础统计图表
下步重点：预算管理与现有功能集成对话主题分离：
- 功能开发 → 独立对话
- Bug修复 → 专门对话
- 架构讨论 → 单独对话
项目文档模板
markdown
# 项目背景
## 目标：个人记账工具
## 已实现：收支记录、月度统计、数据导出
## 技术栈：React + Node.js + SQLite
## 当前问题：[记录具体问题]Context质量检查与优化
关键检查点
- 信息完整性：是否包含项目背景、当前状态、具体问题
- 准确性：技术栈、进度状态是否最新
- 清晰度：问题描述是否足够具体
- 相关性：是否去除不相关的历史信息
常见问题及解决方案
问题1：信息过载
- 解决：聚焦当前任务，移除无关历史信息
问题2：假设AI记住一切
- 解决：每次对话都重置关键背景信息
问题3：缺乏更新
- 解决：定期同步项目状态变化
问题4：过度依赖单个对话
- 解决：分离不同主题，使用专门对话
优化时机识别
需要新对话的信号：
- 对话超过15-20轮
- 任务方向发生重大变化
- AI开始重复之前的错误理解
- 需要讨论完全不同的功能模块
通过系统的Context管理，可以显著提升AI编程的效率和准确性。